AI 기술 혁신, DeepSeek 외의 응용 분야에서의 새로운 서사
이미지 출처: 무계AI 생성
2025년 춘절 연휴는 이미 지났지만, DeepSeek가 일으킨 파장은 여전히 가시지 않았다.
FP8 학습, 다중 토큰 예측, 개선된 MOE 아키텍처, 다중 헤드 잠재 어텐션 메커니즘(MLA), SFT 없는 강화학습 등의 방법을 통해 DeepSeek-V3는 Qwen2.5-72B 및 Llama-3.1-405B와 같은 최정상급 오픈소스 모델과 일부 클로즈드소스 모델의 성능을 뛰어넘으며 극도로 낮은 학습 비용을 실현했고, DeepSeek-R1은 OpenAI o1의 추론 효과를 초월하는 성과를 보였다.
DeepSeek 시리즈 모델의 성공은 기존에 컴퓨팅 파워를 핵심 논리로 하는 대규모 모델 산업에 새로운 길을 열었으며, 전 세계 베이스형 대규모 모델을 새로운 단계로 견인했다.
그러나 DeepSeek처럼 '기술 스토리텔링'을 주조로 하는 베이스형 대규모 모델 외에도 주목해야 할 또 다른 유형의 대규모 모델 개발 진전이 존재하는데, 이는 핵심 제품과 핵심 시나리오를 중심으로 AI 기술 혁신을 수행하는 애플리케이션형 대규모 모델이다.
중국은 오랫동안 애플리케이션 강국이었다.
2024년, 컴퓨팅 공급이 점차 따라잡고 추론 비용이 크게 하락하는 환경 속에서 국산 AI 애플리케이션이 두각을 나타냈다. 문생도(文生圖), 문생비디오(文生視頻) 분야의 즉몽AI, 묘야카메라, 쿠아이쇼우 켈링, AI 서치 분야의 나노서치(구 360AI서치), 천궁AI서치, AI 동반자 분야의 샹예, 마오샹, 혹은 AI 어시스턴트 계열의 더우바오, 콰크, Kimi, 통의 등은 모두 2024년 사용자 수 폭증을 경험했다.
이러한 각각의 AI 애플리케이션은 뒷받침하는 모델 능력 없이는 불가능하다. AI 애플리케이션에게 있어 애플리케이션형 대규모 모델의 경쟁은 모델 파라미터가 아니라 애플리케이션 효과 그 자체다.
예를 들어 Kimi가 짧은 시간 내에 높은 관심을 얻은 것은 그 뒤에 있는 대규모 모델의 장문 본문 읽기 및 해석 능력과 밀접한 관련이 있다. 콰크의 2억 사용자와 7천만 월간 활성 사용자는 콰크 대규모 모델의 '사용자 친화성' 덕분이며, 켈링AI의 강력한 문생비디오, 도생비디오 기능 역시 켈링 대규모 모델의 지원에 의존한다.
베이스형 대규모 모델의 진화는 아직 끝나지 않았지만, 2025년 더 많은 기업들이 AI 애플리케이션에 진출함에 따라 애플리케이션형 대규모 모델의 발전은 AI 애플리케이션의 전체적 폭발을 위한 필수 전제조건이 될 것이다.
1. 왜 대기업이 AI 애플리케이션에 더 유리한가?
대규모 모델 기술의 성숙과 돌파, 컴퓨팅 인프라의 점진적 완비, 국가 정책의 지속적인 지원, Sora/Suno 등 킬러 앱의 계속된 등장, AI 에이전트/구현 지능/AI 장난감/AI 안경 분야의 투자 증가 등으로 인해 2025년은 AI 애플리케이션의 폭발의 해라는 것이 거의 과학기술계의 일반적 합의가 되었다.
또한 DeepSeek의 인기에 힘입어 이러한 합의는 더욱 가속화되었다. DeepSeek는 업계 베이스 모델의 능력을 끌어올려 AI 애플리케이션에 더 좋은 발전 환경을 조성했기 때문이다.
「갑자광년」의 관찰에 따르면, 2024년 하반기부터 고령캐피털, 경위벤처캐피털, 바이두벤처캐피털, 인누오 등 주요 투자기관들은 AI 애플리케이션에 대한 투자를 강화하였으며 특히 초기 AI 애플리케이션 프로젝트에 집중 투자하고 있다. 일부 투자자들은 2024년 말까지 실제 펀딩을 받은 AI 애플리케이션 프로젝트 수가 공식적으로 발표된 것보다 최소 두 배 이상 많다고 밝혔다.
Sensor Tower의 데이터 또한 2024년 전 세계 스마트폰 사용자가 AI 애플리케이션에 지출한 금액이 12.7억 달러에 달했으며 iOS 및 구글 플레이 스토어에서 AI 관련 애플리케이션의 다운로드 수가 170억 회에 이르렀음을 보여준다.
그러나 혹독한 현실은 AI 애플리케이션이 수없이 많지만 장기간 운영되는 것은 소수에 불과하며, 인기를 끄는 것은 더욱 드물다는 점이다.
「갑자광년」은 과거 "AI 무덤(AI graveyard)"이라는 웹사이트를 보도한 바 있는데, 여기에는 738개의 중단되거나 운영을 멈춘 AI 애플리케이션이 포함되어 있으며, 그 중에는 옛날 스타 프로젝트들도 있었다. 예를 들어 OpenAI가 출시한 AI 음성인식 제품 Whisper.ai, Stable Diffusion의 유명한 외각 사이트 FreewayML, StockAI, 그리고 한때 "구글 경쟁자"로 여겨졌던 AI 검색엔진 Neeva 등이 있다 (자세한 내용은 《AI 무덤, 그리고 사라진 738개의 AI 프로젝트 | 갑자광년》 참조).
그렇다면 궁극적으로 어떤 AI 애플리케이션이 장기간 운영되며 생명력을 가질 수 있을까?
「갑자광년」은 첫째, 모델을 핵심으로 삼아 모델의 능력을 최대한 발휘해야 하고, 둘째, 충분히 강력한 사용자 수요 통찰력이 필요하다고 판단한다.
마이크로소프트 CEO 사티아 나델라는 2025년 AI 산업 트렌드를 전망하며 "AI 모델 중심의 애플리케이션이 2025년 각 애플리케이션 분야를 재정의할 것"이라고 언급한 바 있다. 즉, 외각 계층이 적고 모델에 가까우며 모델의 능력을 최대한 활용하는 애플리케이션이 사용자의 이용과 체류를 유도하기에 더 유리하다는 의미다.
2025년 1월 신방(新榜)의 AI 제품 랭킹을 살펴보면 국내 상위 10위 안에 드는 제품 중 8개가 직접 모델 위에 구축된 AI 어시스턴트 애플리케이션이라는 것을 쉽게 알 수 있다.
이미지 출처: 신방(新榜)
사용자 수요에 대한 충분한 통찰을 갖추기 위해서는 엄청난 사용자 기반이 필요하다. 충분히 많은 사용자가 있어야 사용자 데이터와 태그가 충분히 많이, 두껍게 축적되어 기업이 진정한 사용자 니즈와 고통점을 발굴할 수 있기 때문이다.
이 두 가지 요건은 곧 AI 애플리케이션 개발에 있어 대기업이 더 유리하다는 것을 의미한다.
대기업은 자체 모델 개발을 위한 충분한 컴퓨팅 자원과 인재를 보유하여 외각 계층을 거치지 않고 바로 자체 개발 모델 위에 AI 애플리케이션을 배포할 수 있다. 또한 방대한 사용자 기반과 성숙한 트래픽 입구를 보유함으로써 더 풍부한 사용자 데이터를 확보하고 수요를 더 쉽게 파악할 수 있으며, AI 애플리케이션의 홍보에 천연적 이점을 제공한다. 게다가 강력한 생태계 통합 능력은 제품에 더욱 다양한 기능을 제공하고 AI 애플리케이션의 사용자 유착력을 높이는 데 도움이 된다.
앞서 언급된 제품 랭킹도 이를 입증한다. 상위 10개 제품 중 6개가 대기업에서 나왔다.
최근 텐센트 테크놀로지가 주샤오후(朱啸虎)에게 진행한 인터뷰에서 주샤오후는 스타트업의 데이터 장벽이 그리 높지 않아 하위층 모델 개발에는 부적합하며, 하위층 모델 위에서 고객을 더 잘 붙잡아야 한다고 말했다. 이는 대기업의 AI 애플리케이션 우위를 간접적으로 뒷받침한다.
전반적으로 보면 대기업의 모델과 애플리케이션은 서로 인과관계를 이루며 성장 플라이휠을 구성한다.
방대한 사용자 기반에서 발생하는 데이터 축적이 모델 개발에 고품질의 훈련 데이터를 제공하여 모델 능력을 강화하고 세부 시나리오 및 사용자 요구에 더 잘 맞추도록 돕는다. 반대로 모델 능력의 향상은 애플리케이션에 되돌아가 제품력을 높이고 더 많은 사용자를 유치하게 된다.
이처럼 방대한 사용자 기반을 바탕으로 사용자 수요가 개발 방향을 이끄는, 세부 시나리오에서 뛰어난 성능을 보이는 모델에 우리는 아마도 "애플리케이션 대규모 모델(Application Large Model)"이라는 이름을 붙일 수 있을 것이다. 애플리케이션 대규모 모델 기반 위에 설계된 AI 애플리케이션일수록 이론적으로 성공 가능성이 더 높다.
예를 들어 랭킹에서 DeepSeek 다음 순위에 있는 콰크가 대표적인 사례다.
「갑자광년」의 관찰에 따르면 최근 AI 애플리케이션의 신들 경쟁 속에서 과거 거의 언급되지 않던 콰크가 조용히 선두를 달리고 있다. 이관분석(易觀分析)의 최신 데이터에 따르면 2024년 말 기준 콰크는 7102만 명의 월간 활성 사용자(MAU)로 모바일 AI 애플리케이션 부문 1위를 차지했으며, 더우바오와 Kimi를 앞섰다.
이미지 출처: 이관분석(易觀分析)
더 주목할 만한 것은 '사용자 유착력' 지표다.
제3자 보고서에 따르면 콰크의 3일 후 방문 유지율(retention rate)은 40%를 넘었으며, 동시에기 시장에서 주목받던 더우바오와 Kimi 스마트 어시스턴트의 유지율은 약 25%에 불과했다. 7메이데이터(七麥數據)가 발표한 《2024년 실력 있는 AI 제품 랭킹》에 따르면 콰크는 '올해의 실력 있는 AI 제품 앱 랭킹'과 '올해의 제품 다운로드 랭킹'에서 모두 1위를 차지했으며, 2024년 누적 다운로드 수가 3.7억 건을 넘어 각종 AI 제품 중 단연 돋보이며 압도적인 선두를 달렸다.
랭킹에 포함된 다양한 AI 제품 중 콰크는 가장 먼저 대규모 모델을 출시한 것은 아니지만, 조회수, 다운로드 수, 사용자 유착력에서 조용히 큰 차이를 벌렸다. 콰크는 어떻게 치열한 시장 경쟁 속에서 승리할 수 있었을까?
모든 것은 콰크의 "애플리케이션 우선(Application First)" 제품 및 모델 전략 덕분이다.
2. 애플리케이션 우선, 역행적으로 대규모 모델의 시나리오 기반 업그레이드를 추진
夸克는 검색 서비스를 시작할 때부터 "지능화된 정밀 검색"에 집중했다. 간결하고 광고 없는 인터페이스와 더 정확한 검색 결과로 시장에서 빠르게 틈새를 만들어냈으며, 검색 사업을 기반으로 학생들과 직장인들을 대상으로 콰크 클라우드 드라이브, 콰크 스캔왕, 콰크 문서, 콰크 학습 등 수직적 제품군을 확장하며 학습 및 업무 영역으로 점차 세분화해 나갔다.
학습 분야를 예로 들면, 2020년 중반 콰크는 '사진 찍어 문제 검색' 기능을 출시했다. 코로나 팬데믹 당시 많은 학생들이 집에 격리된 채 원격 수업을 듣고 효과적인 학습이 어려운 상황을 해결하기 위해 콰크 학습팀은 '사진 찍어 문제 검색' 기능을 여러 차례 업그레이드했다.
업무 분야에서도 콰크는 '스캔'이라는 수직 시나리오에서 출발해 문자 추출, 표 추출, 필기 제거, 신분증 스캔, 문서 형식 변환 등 일련의 기능을 출시했다.
간결한 도구 정체성, 점점 풍부해지는 시나리오 적용, 초기 광고 없고 무료라는 신규 사용자 유치 생태가 맞물려 콰크의 사용자 수는 급증하여 백만에서 천만으로, 누적 서비스 사용자 수는 1억을 돌파했다.
2023년 11월, 콰크는 천억 규모의 파라미터를 가진 대규모 모델 "夸克大模型"을 발표했다.
夸克大模型은 Transformer 아키텍처를 기반으로 콰크가 자체 개발한 멀티모달 대규모 모델로, 매일 억 단위의 이미지 및 텍스트 데이터를 학습 및 정교하게 조정하며 저비용, 고속 응답, 종합적 능력이 뛰어난 특징을 지닌다. 사용자 수요와 콰크 제품의 수직 시나리오를 중심으로, 夸克大模型은 실제 적용에 더욱 주목하며 상식, 의료, 교육 등 전문 분야 모델을 파생시켜 보다 전문적이고 정밀한 기술 능력을 제공한다.
夸克大模型 출시와 동시에 콰크는 스캔 제품의 AI 인식 효과와 클라우드 드라이브 제품의 AI 검색 능력을 업그레이드했다.
夸克大模型의 첫 번째 적용 시나리오는 건강 및 의료 분야였다.
2023년 12월, 콰크는 건강 검색 기능을 전면 업그레이드하고 동월 "夸克健康助手" AI 애플리케이션을 출시했다. "夸克健康助手"는 의학 지식 그래프와 생성형 대화 능력을 융합하여 사용자에게 보다 포괄적이고 정확한 건강 정보를 제공하며, 건강 관련 질문에 대해 다중 라운드의 질의응답과 대화를 지원한다.
2024년 1월, 콰크는 "AI 학습 어시스턴트", "AI 청취 및 기록", "AI PPT" 등의 기능을 추가로 출시했으며, 2024년 7월 모바일 단말에서 AI 검색을 중심으로 하는 원스톱 AI 서비스를 출시했고, 2024년 8월 "시스템 수준 전 시나리오 AI" 기능을 갖춘 새롭게 업그레이드된 콰크 PC 버전을 발표했다.
예를 들어 사용자가 "흑신화 오공이 산시성의 어느 관광지를 모티브로 했는가?"라고 검색하면, 콰크 슈퍼 검색창은 AI 답변, 원본 정보 출처, 과거 검색 기록을 하나로 통합한다. 다른 AI 검색처럼 지능형 요약을 생성하는 것 외에도 사이드바에 정보 출처를 제공하고, AI 검색 답변 아래에는 전통적인 검색엔진의 항목식 웹페이지 형태를 유지한다. 이를 통해 사용자의 정보 획득 효율을 높이고 AI 답변의 신뢰성을 강화한다.
또한 콰크는 '슈퍼 검색창'을 중심으로 클라우드 드라이브, 스캔, 문서 처리, 건강 어시스턴트 등의 스마트 도구를 포함한 원스톱 정보 서비스 체계를 구축하여 검색에서 창작, 요약, 편집, 저장, 공유까지의 전 과정 서비스를 실현함으로써 사용자에게 매끄러운 정보 서비스 경험을 제공했다.
많은 대기업들이 ChatGPT를 모방해 'All in One' 형태의 챗봇형 AI 어시스턴트를 출시한 것과 달리, 夸克의 전략은 "AI in All"이다. 즉, AI 기능을 제품의 모든 단계에 통합하고 구체적인 시나리오에 적용시키는 것이다.
초기 사진 찍어 문제 검색에서 고등학교 입시 상담, 스마트 업무 보조에 이르기까지 콰크의 제품 진화는 항상 특정 시나리오에서의 사용자 수요를 중심으로 이루어졌다. 이후 콰크는 AI 문제 검색, AI 학술 검색, AI 금낭 등 기능을 연이어 출시하고 업데이트하며 학습 및 업무 시나리오를 중심으로 차별화된 AI 애플리케이션을 구축했다.
과거 일 년간 콰크 AI의 발전 과정, 제작: 갑자광년
특히 2024년 11월 업그레이드된 'AI 문제 검색' 기능은 콰크의 AI 능력을 가장 잘 보여주는 대표 사례다.
실제로 2023년 12월 콰크는 이미 AI 문제 설명 어시스턴트를 출시했다. 당시의 AI 문제 설명 어시스턴트는 주로 문제은행이라는 '지식베이스'에 의존하여 AI가 사용자에게 문제은행에 있는 문제만 가르칠 수 있었다. 그러나 업그레이드된 AI 문제 검색 제품은 더 강력한 '지능'을 갖추어 기존 문제은행의 문제뿐만 아니라 새로운 문제, 어려운 문제까지 해결할 수 있게 되었다. 대규모 모델의 '사고 연쇄(CoT)' 적용으로 콰크의 AI 문제 검색은 해답의 사고 과정과 풀이 단계를 순차적으로 제시하여 사용자에게 더 상세한 내용 해설과 학습 안내를 제공한다.
동종 문제 검색 제품 대부분이 문제은행에 의존하여 K12 분야 문제에만 답할 수 있는 것과 달리, 콰크의 AI 문제 검색 제품은 K12 분야의 새 문제뿐 아니라 대학원 입시, 공무원 시험, 각종 자격증 시험의 전문 문제도 해결할 수 있다. 사용자가 사진을 찍거나 스크린샷을 찍기만 하면 콰크는 해당 문제를 찾아내고 단계별로 이미지, 텍스트, 비디오, AI 답변 내 전문 내용을 제공한다. 또한 법률, 의학 등 세부 분야의 문제에 대해서도 콰크의 'AI 문제 검색'은 해답을 제시할 수 있다.
夸克对 사법시험 진짜 문제에 대한 답변
동시에 콰크의 'AI 문제 검색'은 AI 기술을 활용해 문제 내 지식 포인트와 시험 포인트를 심층적으로 설명하고 핵심 단계를 정확히 파악하여 사용자가 한 문제만 풀 수 있도록 하는 것이 아니라 '일을 보고 삼을 깨닫듯' 유사한 유형의 문제를 스스로 해결할 수 있도록 돕는다.
夸克 'AI 문제 검색'의 강력한 능력은 콰크가 오랜 기간 검색 서비스를 하며 축적한 경험과 학습 시나리오에서 수집한 고품질 자료 및 사용자 수요에 기반할 뿐 아니라, 동시에 출시된 '영지(灵知)' 학습 대규모 모델의 지원 없이는 불가능했다.
'영지' 대규모 모델은 콰크 기술 팀이 '夸克大模型' 기반 위에서 교육 분야에 오랜 기간 몰두하며 축적한 고품질 데이터로 훈련한 것으로, 주요 모델들이 갖춘 사고 연쇄 능력 외에도 생각 과정을 학생들이 이해할 수 있고 그들의 학습 과정에 부합하는 언어로 전환할 수 있다.
즉, 같은 문제를 학생에게 설명하더라도 '영지' 대규모 모델은 어떤 지식 포인트를 설명해야 하고, 어떻게 해법의 사고 흐름을 구성해야 하는지 더 잘 알고 있다는 것이다.
2024년 베이징 고등학교 입시 수학 진짜 문제를 예로 들어 DeepSeek와 콰크에 입력했을 때 다음과 같은 답변을 얻을 수 있다:
DeepSeek가 제공한 답변
夸克이 제공한 답변
DeepSeek의 장황한 사고 연쇄 서술과 세세하고 공식적인 답변과 비교해 콰크의 답변은 훨씬 간결하며 문제를 설명하는 것처럼 느껴진다.
교육 분야는 많은 '지식 설명'과 '대중 과학' 시나리오로 인해 모델의 멀티모달 능력에 매우 높은 요구를 한다. 그러나 기존 멀티모달 모델은 공식, 손글씨 노트 등에 대한 인식이 미흡하며 특히 도형에 대한 세밀한 이해가 부족하다.
이 문제를 해결하기 위해 콰크의 '영지' 대규모 모델은 대규모 멀티모달 사전 훈련 기반을 통해 대규모 전문 분야 훈련 코퍼스를 구축했으며, 모델 구조 측면에서도 더 나은 이해 효과를 보장했다.
최신 평가에서 콰크의 '영지' 학습 대규모 모델은 대학원 입시 수학 문제에서의 정답률과 득점률이 이미 OpenAI-o1 수준에 도달했으며 중국 내 타 모델들을 크게 앞서고 있다. 국내 여러 수학 경시대회 및 고등학교 입시 등 중요 시험에서도 콰크의 정답률과 득점률은 절대적 선두를 유지하고 있다.
'영지' 대규모 모델 수학 평가 결과
이미지 출처: 콰크
DeepSeek 등 기업이 순수한 베이스 모델 능력을 개발하는 것과 달리, 콰크는 사용자 수요를 중심으로 모델을 개발한다. 예를 들어 AI 작성을 들면, 콰크 기술 팀은 콰크의 젊은 사용자들이 보고서, 논문 등을 작성하는 '장문 작성' 수요에 맞춰 다단계 CoT 및 검색 강화 기술을 활용해 8000자 이상 장문 생성이 가능한 콰크 문창 모델을 개발하여 글자 수 준수 효과를 보장했다. DeepSeek조차 현재 최대 3000자까지의 글밖에 생성하지 못하는 상황에서 말이다.
또한 콰크의 AI 작문 기능은 '텍스트 온라인 편집기' 역할도 하며, 사용자는 생성된 글을 삭제, 다듬기, 확장 등 복잡한 작업을 수행할 수 있는데, 이 역시 콰크 문창 모델 능력의 지원 없이는 불가능하다.
말하자면, 전 세계가 대규모 모델의 파라미터 경쟁에 몰두하는 가운데 콰크는 이미 실제 시나리오 적용에 더 많은 중점을 두고 사용자 수요를 출발점으로 삼아 모델 능력을 목표 지향적으로 업그레이드하고 최적화하고 있다. 지금까지 콰크는 시스템 수준 전 시나리오 AI 능력을 구축했다.
이미지 출처: 콰크
3. 알리바바 AI To C 가속화
알리바바 4대 전략적 혁신 사업 중 하나로서 콰크의 움직임은 단순히 자체적인 것이 아니라 알리바바 전체 AI To C 사업의 방향을 의미한다.
1월 15일, 콰크는 브랜드 슬로건을 "2억 명의 AI 만능 어시스턴트"로 업그레이드하며 AI To C 애플리케이션 탐색 가속화의 새로운 사업 태세를 선보였다. 최근 알리바바 창립자 마윈이 갑자기 항저우 알리바바 캠퍼스를 방문하여 콰크 등 AI To C 사업 부서를 찾았다.
최근 들어 알리바바는 AI To C 분야에서 활발한 행보를 보이고 있다. 먼저 '젊은 리더' 경영진 우자이(吴嘉)가 다시 알리바바 그룹으로 돌아와 AI To C 사업을 탐색했고, 이후 알리바바 산하 AI 애플리케이션 '통의(通义)'가 알리윈에서 분리되어 알리 스마트 정보 사업부로 편입되었다. 최근 언론 보도에 따르면 현재 티몰정령(天猫精灵)의 하드웨어 팀도 콰크 제품 팀과 통합 작업을 시작했으며, 주요 업무는 차세대 AI 제품 기획 및 정의, 콰크 AI 능력과의 통합이다. 팀 통합 후 새로운 팀은 AI 안경을 포함한 신규 하드웨어 방향도 탐색할 예정이다.
이에 따라 夸克, 통의 앱, 티몰정령은 각각 생산성 도구, 챗봇, AI 하드웨어 형태로 사용자에게 차별화된 서비스를 제공하게 된다.
2월 6일, 알리바바 ToC 분야는 또 한 명의 거물급 인물을 영입했다. 세계적 인공지능 석학 쉬주훙 교수(Steven Hoi)가 정식으로 알리바바에 합류하여 알리바바 그룹 부사장으로 취임하고 우자이에게 보고하며 AI To C 사업의 멀티모달 베이스 모델 및 에이전트 관련 기초 연구와 애플리케이션 솔루션을 담당하게 되었다.
내부 관계자에 따르면 쉬주홍 교수는 AI To C 사업의 멀티모달 베이스 모델 및 에이전트 관련 기초 연구와 애플리케이션 솔루션에 집중하여 알리바바 AI 애플리케이션 C단 제품의 모델과 애플리케이션 결합에서 단말 간 폐쇄 루프 능력의 도약을 크게 향상시킬 예정이다. 멀티모달 베이스 모델의 능력이 돌파되면 콰크 등 C단 애플리케이션은 새로운 탐색 공간을 갖게 된다.
동시에 알리바바 AI To C 사업은 최정상급 AI 알고리즘 연구 및 엔지니어링 팀을 구성하며 다수의 업계 우수 인재를 유치하고 있다. 업계 관계자들은 2025년 초 세계적 정상 과학자의 합류는 알리바바가 AI To C 분야에 인재와 자원 투자를 강화하는 중요한 신호로 볼 수 있다고 분석한다. 대규모 모델 분야의 최정상 인재 팀은 알리바바 AI To C가 멀티모달 에이전트 등 분야에서 심층 탐색을 수행하도록 지원하며, 다음 단계의 사용자 중심 AI 애플리케이션 플랫폼 구축에 대한 기대감을 높인다.
현재 바이트댄스는 AI 애플리케이션 분야에 막대한 투자를 하며 대규모 광고 집행과 내부 경쟁, 적극적인 해외 진출 등을 통해 '앱 공장(App factory)' 전략을 재개했고, 텐센트는 AI 어시스턴트 및 에이전트 방향에서 '위안바오', '위안치' 두 제품을 출시하며 최신 개인 지식 관리 도구 ima.copilot을 통해 다시 대중의 주목을 받았다. 바이두는 문심일언, 문심일격, 청편AI, 초능화포 등 AI 제품 매트릭스를 출시하며 '대규모 포괄성' 전략으로 경쟁사를 '포화 공격(saturation attack)'하고 있다. 대규모 모델 '육소호(六小虎)'와 DeepSeek 등 신생 스타트업들도 줄줄이 AI 애플리케이션에 박차를 가하고 있어 알리바바 AI To C 사업은 강적들에 둘러싸여 당연히 큰 압박을 받고 있다.
그러나 어려움이 있으면 반드시 해결책도 있다. 夸克는 'AI in All' 전략과 사용자 수요에 대한 정확한 통제를 통해 파라미터 경쟁 없이 '애플리케이션 대규모 모델'과 사용자 수요에 대한 정확한 파악만으로도 강력한 제품력을 실현할 수 있음을 입증했으며, 이는 또 다른 형태의 '저비용 고효율'이다. 2억 명이 넘는 사용자 수와 월간 활성 사용자 순위 1위는 콰크 전략의 정당성과 알리바바 AI To C 사업의 밝은 미래를 입증한다.
AI 기술이 '애플리케이션 심층 구역'에 진입한 지금, 콰크의 혁신 패턴은 우리에게 핵심적인 교훈을 준다. 진정한 기술 선도성은 얼마나 많은 기술 고봉을 정복했는지에만 있지 않으며, 얼마나 많은 과학기술 성과를 사용자가 손끝에서 느낄 수 있는 가치로 전환했는지도 중요하다. 오직 사용자가 진정으로 선택하고 행동으로 AI 애플리케이션에 투표할 때, AI 기술 실용화를 위한 이 돌파전은 비로소 미래 산업 구도를 결정하는 진정한 승부처에 도달할 수 있을 것이다.
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